Sprig a révolutionné la collecte de retours d'expérience sur les produits. Sa capacité à cibler les utilisateurs de manière transparente et à capturer des insights à grande échelle a transformé notre façon de recueillir des retours. Il a fourni à la fois un volume élevé et des réponses de haute qualité avec un minimum de charge opérationnelle.
Avant Sprig, la gestion des programmes d'accès anticipé et des bêtas nécessitait un effort de gestion de programme important, souvent avec des taux de réponse faibles ou des signaux faibles. Avec Sprig, nous pouvions collecter de manière autonome un flux constant de retours de qualité, permettant aux équipes de surveiller le sentiment en temps réel grâce à leur analyse alimentée par l'IA.
Le véritable déclic est survenu lorsque nous avons intégré Sprig avec Enterpret. Soudainement, les retours d'expérience sur les produits n'étaient plus un point de données isolé. Ils sont devenus partie intégrante d'un écosystème de retours unifié, aux côtés de sources comme Zendesk, Twitter et Reddit. Cela a donné à l'ensemble de l'entreprise une source unique et consultable de vérité, facilitant l'identification des tendances, la validation des décisions et le maintien de la connexion avec les besoins des utilisateurs à grande échelle.
Si vous cherchez à établir une boucle continue entre les insights des utilisateurs et les décisions produits, Sprig (surtout lorsqu'il est associé à Enterpret) est indispensable. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.
Le modèle de facturation de Sprig peut être très déroutant et plutôt coûteux. Il n'est pas très clair comment il fonctionne et comment le gérer de manière optimale. De plus, la façon dont ils formatent leurs exportations de données via l'API est également très compliquée et prend beaucoup de temps à reformater de manière utilisable. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.
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Cet avis a été traduit de English à l'aide de l'IA.